Прогнозирование усиления ремонтной базы по неплановому ремонту.
Исходные данные:
Предел средней долговечности:
нижний = 20%,
верхний =120%.
Значение ресурса деталей до отказа находится из условия, что пробег между восстановительными ремонтами составляет для нашего случая 45% - 120% от средней долговечности детали, т.е.:
,
(3.6)
или
(3.7)
(3.8) Для недетерминированных
прогнозов расчеты проводят для
математического ожидания, т.е.:
(3.9)
.
(3.10)
Расчет проводим табличным методом. Для
получим:
,
.
Результат заносим в таблицу 15, далее расчет аналогичен.
Таблица 15 – Результаты расчета загрузки ремонтной базы в зависимости от количества неплановых ремонтов.
|
Количество
неплановых ремонтов
|
0 |
1 |
2 |
3 |
4 |
|
Вероятность
выполнения неплановых ремонтов
|
0,71
|
0,24 |
0,04 |
0,0047 |
0,0004 |
|
Коэффициент
загрузки ремонтной базы неплановым
ремонтом
|
0 |
0,24 |
0,08 |
0,0140 |
0,0016 |
-
коэффициент загрузки ремонтной базы.
В данном случае
будет определяющим, это значит, что
между ТР-3 из каждых 100 наблюдаемых
объекта зайдет на неплановый ремонт 24
машин. Это значение максимально, т.к.
использование закона Пуассона дает
максимальное значение отказов. На
практике значение будет несколько
меньше.
4. Надежность систем
4.1. Определение исходных параметров.
Аналогично разделу 1 по данным таблицы 16 разбиваем время наработки до отказа на 10 интервалов – от нуля до наибольшего значения с точностью до 1000 ч работы.
Таблица 16. – Значение наработки до отказа объекта, 103ч.
|
0,5
|
3,7
|
24,0
|
7,0
|
4,4
|
21,0
|
11,8
|
6,6
|
6,0
|
11,0
|
|
11,2
|
5,7
|
19,1
|
20,5
|
5,5
|
11,6
|
20,7
|
8,0
|
17,7
|
11,8
|
|
18,7
|
12,2
|
12,6
|
23,5
|
15,7
|
2,6
|
12,3
|
26,6
|
25,5
|
28,8
|
|
21,4
|
18,4
|
15,6
|
16,6
|
27,7
|
3,2
|
19,0
|
15,9
|
10,5
|
14,0
|
|
11,5
|
5,3
|
25,1
|
9,0
|
12,4
|
16,8
|
7,4
|
9,5
|
11,1
|
0,7
|
|
10,9
|
2,0
|
13,4
|
29,0
|
21,1
|
14,8
|
11,6
|
16,8
|
19,3
|
20,0
|
|
17,6
|
29,1
|
3,8
|
14.8
|
22,2
|
29,8
|
5,0
|
11,9
|
13.2
|
18,0
|
|
15,5
|
3,6
|
14,5
|
8,8
|
4,2
|
24,9
|
17,0
|
29,9
|
7,1
|
20,7
|
|
13,0
|
1,0
|
28,2
|
1,5
|
7,6
|
3,0
|
18.4
|
9,9
|
23,3
|
5,4
|
|
4,0
|
7,2
|
14,8
|
18,5
|
23.1
|
17,1
|
10,1
|
23,0
|
3,3
|
4,5
|
По данным таблицы 16 находим максимальное значение – 29 900 ч, округляем максимальное значение до 30 000 ч, число интервалов kпринимаем за 10 и находим ширину интервала в натуральных единицах измерения по формуле (1.1):
Δl= 30 000/10 = 3000 ч.
Производим разбиение исходных данных на интервалы с шириной интервала
Δl= 3000 км и k = 10, рассчитываем частотность и сводим все в таблицу 17.
Таблица 17. – Расчет опытных данных.
-
№ интервала j
Δl, км
1
0-3000
7
0,07
2
3000-6000
15
0,15
3
6000-9000
9
0,09
4
9000-12000
14
0,14
5
12000-15000
12
0,12
6
15000-18000
12
0,12
7
18000-21000
11
0,11
8
21000-24000
9
0,09
9
24000-27000
4
0,04
10
27000-30000
7
0,07
∑
100
1
По результатам таблицы 17 строим полигон распределения.
Рисунок 13. – Полигон распределения опытной части.
Интенсивность отказов для блока и подсистемы определяем для заданной наработки Т3по формулам:
, (4.1)
где
- частотность, определяемая для отрезка
наработки от Т3до Т3+∆t;
∆t– ширина интервала наработки, 103ч.
,
(4.2)
где n- число последовательных блоков в подсистеме по данным из таблицы 18.
Средняя наработка до отказа блока и подсистем по данным таблицы 18:
(4.3)
(4.4)
Таблица 18. – Исходные данные.
|
Заданная наработка, 103 ч |
Заданное число брака в выборке |
Кратность резервирования |
Заданный пробег |
Дисперсия износа, мм2 |
Дисперсия износа, мм2 |
Средний износ, мм |
Средний износ, мм |
Пробег тыс. км |
Пробег тыс. км |
Объем контрольной выборки, |
Число последовательных блоков в подсистеме, |
Допустимый износ, мм |
|
ТЗ |
Х |
m |
L3 |
D (Y1) |
D (Y2) |
Y1 |
Y2 |
ℓ2 |
L1 |
К |
n |
Yпр |
|
15 |
1 |
1 |
50 |
0,02 |
0,2 |
0,5 |
3 |
120 |
20 |
10 |
3 |
4 |
; 
По формуле 4.1 найдем интенсивность отказов для блока:
По формуле 4.2 найдем интенсивность отказов для подсистемы:
По формулам 4.3 и 4.4 найдем средние наработки до отказа блока и подсистем:
